NVIDIA entrena un modelo de lenguaje pequeño con precisión desde la actualización

NVIDIA presentó recientemente el Mistral-NeMo-Minitron 8B, un modelo de lenguaje compacto que combina precisión de última generación con eficiencia.

El Mistral-NeMo-Minitron 8B es una versión miniaturizada del modelo Mistral NeMo 12B lanzado anteriormente. Se ha reducido de 12 mil millones de parámetros a 8 mil millones, lo que lo hace más liviano y mantiene una alta precisión.

En sus casos de uso, este modelo funciona excepcionalmente bien en varios puntos de referencia, incluida la comprensión del lenguaje, el razonamiento de sentido común, el razonamiento matemático, la brevedad, la codificación y la generación de respuestas verdaderas. Es adecuado para chatbots, asistentes virtuales, generadores de contenido y herramientas educativas con tecnología de inteligencia artificial.

A diferencia de los modelos de lenguaje más grandes, el Mistral-NeMo-Minitron 8B puede ejecutarse en tiempo real en estaciones de trabajo y portátiles. Esto facilita que las organizaciones con recursos limitados utilicen capacidades de IA generativa mientras optimizan el costo, la eficiencia operativa y el uso de energía.

La ejecución de modelos de lenguaje localmente en dispositivos finales mejora la seguridad, ya que no es necesario transmitir datos a un servidor desde el dispositivo final.

En resumen, este pequeño modelo de lenguaje tiene un gran impacto en términos de precisión y eficiencia, lo que lo convierte en una valiosa adición al panorama de la IA.

Además, Mistral-NeMo-Minitron 8B destaca por su tamaño compacto y su impresionante precisión. Si bien GPT-3 de OpenAI es ampliamente conocido, tiene una gran cantidad de parámetros (175 mil millones) y requiere importantes recursos computacionales. Por el contrario, el Mistral-NeMo-Minitron 8B logra un rendimiento competitivo con sólo 8 mil millones de parámetros, lo que lo hace más accesible para aplicaciones de menor escala.

BERT (Representaciones de codificador bidireccional por transformadores) es otro modelo influyente. Sin embargo, BERT se centra en incorporaciones basadas en el contexto en lugar de capacidades generativas. El Mistral-NeMo-Minitron 8B es más versátil y maneja tareas tanto de comprensión como de generación.

El Transformador de transferencia de texto a texto (T5) de Google es un modelo poderoso que enmarca todas las tareas de PNL como problemas de texto a texto. Si bien el T5 es versátil, la eficiencia y la ventaja de implementación en tiempo real del Mistral-NeMo-Minitron 8B le dan una ventaja.

En resumen, el Mistral-NeMo-Minitron 8B ofrece un compromiso convincente entre precisión y eficiencia, lo que lo convierte en una opción atractiva para diversas aplicaciones.

Los desarrolladores pueden comenzar con Mistral-NeMo-Minitron 8B empaquetado como un microservicio NVIDIA NIM con una interfaz de programación de aplicaciones (API) estándar, o pueden descargar el modelo desde Hugging Face. Próximamente estará disponible un NIM NVIDIA descargable, que se puede implementar en cualquier sistema acelerado por GPU en cuestión de minutos.